Interpretabilidade de Modelos Black Box aplicada a problemas Uplift

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Custódio, Angélica Cristina Cruz
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFABC
Texto Completo: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123683
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Ronaldo Cristiano Prati
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spelling Interpretabilidade de Modelos Black Box aplicada a problemas UpliftMODELAGEM UPLIFTINTERPRETABILIDADEMODELOS NÃO INTERPRETÁVEISMODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINAUPLIFT MODELLINGINTERPRETABILITYBLACK-BOX MODELSMACHINE LEARNINGPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFABCOrientador: Prof. Dr. Ronaldo Cristiano PratiDissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Santo André, 2021.Medir o efeito de uma ação, seja uma campanha de marketing ou o efeito de um novo medicamento, é uma tarefa desafiadora e que envolve problemas nas mais diversas áreas. A modelagem uplift é um solução para esse problema, levando em consideração quais pessoas apresentam algum comportamento devido a uma determinada ação e qual seria o comportamento dessas pessoas sem a ação. Uma abordagem comumente utilizada no contexto de uplift são modelos de aprendizado de máquina não interpretáveis, também conhecidos como modelos caixa preta, para os quais não é possível avaliar diretamente a relação entre a variável resposta e as variáveis explicativas. Uma alternativa para explicar essa relação é a utilização de ferramentas de interpretabilidade, tais como os gráficos de dependência parcial, os gráficos de esperança condicional individual, as medidas dos valores de Shapley ou o ajuste de modelos locais interpretáveis. Neste trabalho estudamos tais ferramentas com o objetivo de abordá-las no contexto de modelagem uplift, devido a baixa aplicação na literatura de métodos de interpretabilidade para esse tipo de problema.Measuring the effect of an action, in a marketing campaign or the effect of a new medicine, is a challenging task that involves problems in many different areas. Uplift modeling is a solution to this problem, taking into account which people behave due to a particular action and what their behavior would be without the action. One approach commonly used in the context of uplift is uninterpretable machine learning models, also known as black-box models, for which it is not possible to directly understand the relationship between the response variable and explanatory variables. An alternative to explaining this relationship is the use of interpretability tools such as partial dependency plots, individual conditional expectation plots, Shapley values, or the fit of interpretable local models. In this work we study such tools in order to approach them in the context of uplift modeling, due to the few application studies in the literature of interpretability methods for this type of problemPrati, Ronaldo CristianoFrança, Fabricio Olivetti deRezende, Solange OliveiraCustódio, Angélica Cristina Cruz2021info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf66 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123683http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123683&midiaext=80573http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123683&midiaext=80572Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=123683porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-01-12T12:48:32Zoai:BDTD:123683Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2023-01-12T12:48:32Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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